Como escolher entre PyTorch e TensorFlow para projetos de visão computacional

Apesar da rápida evolução de tecnologias de IA como a visão computacional e a análise de imagens, usadas para analisar e compreender dados visuais, alguns princípios básicos continuam iguais. Os programadores ainda precisam de formas simples e fiáveis de criar, treinar e implementar modelos.

Fig. 1. A visão computacional pode ajudar em várias tarefas de visão. (Fonte)

É por isso que as estruturas de IA são tão importantes para o desenvolvimento de IA. Em termos simples, uma estrutura de IA é um sistema fundamental para criar e treinar modelos de aprendizagem automática.

Fornece funcionalidades essenciais, como operações com tensores (para trabalhar com dados multidimensionais, como imagens), diferenciação automática (para calcular automaticamente como um modelo deve ser ajustado durante o treino) e aceleração por hardware (para acelerar os cálculos usando GPUs e hardware especializado, como TPUs).

Entre as muitas estruturas disponíveis atualmente, PyTorch e TensorFlow são duas das mais utilizadas para criar soluções de visão computacional. Ambas fornecem as ferramentas essenciais para treinar e executar modelos de aprendizagem profunda, mas seguem abordagens ligeiramente diferentes.

PyTorch e TensorFlow fornecem as ferramentas necessárias para criar, treinar e implementar modelos de aprendizagem profunda, mas diferem na forma como abordam os fluxos de trabalho de desenvolvimento. PyTorch privilegia a flexibilidade e uma experiência mais intuitiva e nativa de Python, enquanto TensorFlow oferece um ecossistema mais estruturado, com uma ampla variedade de ferramentas integradas.

Neste artigo, vamos comparar PyTorch e TensorFlow em áreas essenciais, como facilidade de utilização, flexibilidade e implementação, para ajudar-te a escolher a melhor opção para o teu projeto de IA de visão. Vamos começar!

Visão geral das estruturas de aprendizagem profunda em visão computacional#

Antes de nos aprofundarmos em PyTorch e TensorFlow, vamos analisar melhor as estruturas de aprendizagem profunda e o papel que desempenham na visão computacional.

As estruturas de aprendizagem profunda são ferramentas que simplificam a criação e o treino de modelos de aprendizagem automática. Em vez de implementar operações matemáticas de baixo nível do zero, os programadores podem usar bibliotecas e interfaces de alto nível (muitas vezes chamadas APIs de alto nível) para conceber, treinar e avaliar modelos com mais eficiência.

Estas estruturas tratam de todo o trabalho pesado por trás das redes neuronais, que são modelos que aprendem padrões a partir de dados para fazer previsões. As estruturas gerem tarefas essenciais, como o processamento de dados, a criação de modelos, o treino, a execução em tempo de execução e a aceleração por hardware, permitindo que os programadores se concentrem mais em melhorar os modelos e resolver problemas do mundo real.

Também servem de base para bibliotecas de nível superior. Por exemplo, ferramentas como o pacote Python da Ultralytics facilitam o treino e a execução de modelos de visão computacional compatíveis com tarefas como deteção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias, e são desenvolvidas sobre estruturas como PyTorch.

Fig. 2. Exemplo de deteção de objetos (Fonte)

Por outras palavras, as estruturas funcionam como backend, gerindo os cálculos essenciais e o processo de treino, enquanto as bibliotecas de nível superior se concentram em simplificar a utilização destas capacidades. Na visão computacional, isto ajuda a gerir tarefas complexas, trabalhar com grandes conjuntos de dados e criar modelos com desempenho fiável em aplicações do mundo real.

Explorar estruturas populares de aprendizagem profunda#

Agora que compreendemos melhor as estruturas de aprendizagem profunda, vamos analisar PyTorch e TensorFlow. Ambas são estruturas muito utilizadas em visão computacional.

Compreender o ecossistema PyTorch#

PyTorch é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto, desenvolvida originalmente pela equipa de investigação de IA da Meta e lançada em 2017. Atualmente, é mantida pela PyTorch Foundation, que faz parte da Linux Foundation e apoia o seu desenvolvimento contínuo e as contribuições da comunidade.

É amplamente utilizada para criar modelos de IA e visão computacional e funciona perfeitamente com Python, facilitando aos programadores escrever, testar e atualizar redes neuronais de forma flexível e intuitiva.

Uma das principais razões para a popularidade de PyTorch é o seu grafo de computação dinâmico (também conhecido como execução eager). Isto permite criar e modificar modelos enquanto são executados, facilitando a depuração e a experimentação. É especialmente útil em projetos de visão computacional, nos quais os modelos muitas vezes precisam de ajustes frequentes durante o treino.

PyTorch é frequentemente utilizado em tarefas como deteção de objetos, classificação de imagens e análise de vídeo. Também inclui ferramentas integradas para gerir conjuntos de dados, treinar modelos, avaliar métricas de desempenho, otimizar resultados e ajustar modelos.

Fig. 3. Uma análise da classificação de imagens (Fonte)

O ecossistema em crescimento e o forte apoio da comunidade facilitam a criação de fluxos de trabalho consistentes em diferentes ambientes. Muitas ferramentas de visão computacional de ponta, incluindo os modelos Ultralytics YOLO, são treinadas com PyTorch.

O que é TensorFlow?#

Tal como PyTorch, TensorFlow é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto, desenvolvida e mantida principalmente pela Google. É utilizada para criar e implementar sistemas de IA e recorre sobretudo a Python, com suporte para outras linguagens de programação, como C++ e JavaScript. Dá suporte a todo o processo de desenvolvimento, desde a criação de modelos até à sua execução em aplicações do mundo real.

Um dos maiores pontos fortes de TensorFlow é o seu ecossistema. Inclui ferramentas como Keras para criar modelos, LiteRT (anteriormente conhecido como TensorFlow Lite ou TFLite) para executar modelos em dispositivos de edge, TensorFlow Serving para produção e TensorFlow.js para aplicações Web.

Também inclui ferramentas como TensorBoard para visualizar o desempenho dos modelos e o progresso do treino. Isto facilita a transição das equipas da experimentação para a implementação numa única estrutura.

No que diz respeito à visão computacional, TensorFlow permite criar e gerir fluxos de trabalho complexos e prontos para produção em plataformas de nuvem, dispositivos de edge e sistemas empresariais. Por exemplo, os modelos treinados podem ser convertidos em formatos que funcionam com eficiência em dispositivos móveis e integrados, como sistemas Android e hardware de edge, permitindo inferência em tempo real em casos de utilização prática.

Além disso, TensorFlow suporta o treino distribuído e a otimização em unidades centrais de processamento (CPUs), GPUs, unidades de processamento tensorial (TPUs) e infraestruturas de nuvem, o que o torna adequado para cargas de trabalho de aprendizagem automática em grande escala.

PyTorch vs TensorFlow: principais diferenças#

A seguir, vamos comparar PyTorch e TensorFlow em áreas essenciais da visão computacional, incluindo facilidade de utilização, flexibilidade e implementação.

Analisar a facilidade de utilização de PyTorch e TensorFlow#

PyTorch é muitas vezes considerado fácil de aprender, especialmente para principiantes e investigadores. A sua conceção centrada em Python e a sintaxe simples facilitam a criação e o teste de modelos de aprendizagem profunda sem grande configuração. Podes escrever código, executar experiências e fazer alterações durante o treino rapidamente, o que acelera o desenvolvimento.

TensorFlow adota uma abordagem mais estruturada. Com ferramentas como Keras, a criação de modelos tornou-se muito mais simples, mas ainda pode ser necessário algum tempo para te habituares a todo o ecossistema. Essa estrutura pode ser útil, especialmente em projetos maiores ou mais complexos.

Em geral, ambas as estruturas são fáceis de utilizar, mas as respetivas curvas de aprendizagem diferem ligeiramente. PyTorch tende a parecer mais flexível no início, enquanto TensorFlow oferece uma configuração mais organizada à medida que os projetos crescem.

Flexibilidade vs. fluxos de trabalho estruturados em PyTorch e TensorFlow#

PyTorch é amplamente conhecido pela flexibilidade na criação de algoritmos de IA. Os programadores podem alterar arquiteturas, experimentar diferentes abordagens de treino e ajustar fluxos de trabalho com facilidade, sem limitações rígidas. Isto torna-o adequado para projetos que dependem de experimentação, prototipagem rápida e iterações frequentes.

Outra vantagem de PyTorch é a facilidade de depuração. Como é executado num ambiente dinâmico baseado em Python, os programadores podem inspecionar o que acontece dentro do modelo durante o treino e corrigir problemas rapidamente, o que ajuda a acelerar o desenvolvimento.

TensorFlow, por outro lado, privilegia fluxos de trabalho mais estruturados. Incentiva a utilização de pipelines e ferramentas padronizados, o que pode ajudar os utilizadores a manter a consistência em projetos maiores. Isto é especialmente útil na gestão de sistemas complexos que exigem processos estáveis e reproduzíveis.

Na prática, ambas as estruturas permitem um desenvolvimento flexível e fluxos de trabalho estruturados, mas PyTorch tende a parecer mais flexível durante a experimentação, enquanto TensorFlow oferece uma abordagem mais estruturada para organizar fluxos de trabalho.

Analisar o suporte à implementação em produção#

Ao criar sistemas de visão computacional, a implementação e o suporte à produção são fatores essenciais a considerar. TensorFlow tem um ecossistema sólido de implementação, com ferramentas que permitem executar modelos em dispositivos móveis, aplicações Web e plataformas de nuvem, o que o torna adequado para utilização no mundo real em grande escala.

PyTorch também permite implementar modelos e, nos últimos anos, ampliou as suas capacidades de produção. Oferece ferramentas para servir modelos e exportá-los para diferentes formatos, permitindo que sejam executados em vários ambientes com ampla compatibilidade.

Em termos simples, ambas as estruturas podem ser utilizadas para implementação, mas TensorFlow oferece um conjunto de ferramentas mais integrado, enquanto PyTorch proporciona uma abordagem mais flexível, consoante o fluxo de trabalho.

Desempenho e escalabilidade de ambas as estruturas#

Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados e modelos complexos, o desempenho e a escalabilidade tornam-se aspetos importantes. Estes influenciam a eficiência do treino dos modelos e a capacidade de estes escalarem em diferentes hardwares e sistemas distribuídos.

PyTorch é conhecido pela flexibilidade durante o desenvolvimento, permitindo que os programadores testem ideias rapidamente, façam iterações nos modelos e aperfeiçoem o desempenho. Também suporta treino distribuído através de ferramentas como Distributed Data Parallel (DDP), permitindo escalar para várias GPUs, incluindo sistemas compatíveis com CUDA, e também pode ser utilizado com aceleração por TPU.

De forma semelhante, TensorFlow oferece um forte suporte à escalabilidade das cargas de trabalho, com ferramentas para treino distribuído, fluxos de trabalho baseados na nuvem e hardware especializado, como TPUs. O seu ecossistema pode gerir o treino e a implementação em grande escala em diferentes ambientes.

Em geral, ambas as estruturas conseguem lidar com cargas de trabalho exigentes de visão computacional de alto desempenho. A principal diferença está na abordagem à escalabilidade e à gestão dos fluxos de trabalho.

Adoção de PyTorch e TensorFlow pela comunidade e pela indústria#

PyTorch e TensorFlow são amplamente utilizados na investigação e na indústria, e contam com comunidades e ecossistemas sólidos. Também incluem documentação abrangente, tutoriais e recursos de aprendizagem que apoiam os programadores enquanto desenvolvem projetos e aperfeiçoam as suas competências.

PyTorch é especialmente popular nas comunidades de código aberto e de investigação. A sua flexibilidade e facilidade de experimentação tornaram-no uma escolha comum para trabalhos académicos e para o desenvolvimento de novos modelos, levando a que muitas inovações recentes sejam desenvolvidas com PyTorch.

TensorFlow também é amplamente adotado, sobretudo em ambientes de grande escala e orientados para a produção. O seu ecossistema e as suas ferramentas dão suporte a equipas e indivíduos que trabalham em sistemas complexos que exigem consistência e manutenção a longo prazo.

Como PyTorch e TensorFlow se integram no ecossistema Ultralytics YOLO#

Ao aprenderes sobre PyTorch e TensorFlow, talvez te perguntes como escolher entre os dois com base nos requisitos do teu projeto. Em última análise, a decisão pode variar consoante o teu fluxo de trabalho, os teus objetivos e as tuas necessidades de implementação.

Vejamos um exemplo do mundo real para esclarecer esta distinção. Considera o trabalho com modelos Ultralytics YOLO.

Ao treinar um modelo como Ultralytics YOLO26, PyTorch é utilizado como estrutura subjacente. Isto permite que os programadores experimentem arquiteturas de modelos, ajustem as definições de treino e façam iterações rapidamente enquanto trabalham com conjuntos de dados.

Fig. 4. Utilização de YOLO26 para detetar objetos numa imagem (Fonte)

Depois de treinado, o modelo pode ser exportado para diferentes formatos, incluindo TensorFlow.js e LiteRT (anteriormente TensorFlow Lite), o que permite implementar o mesmo modelo em vários ambientes, como dispositivos móveis, hardware de edge e sistemas de nuvem.

Neste fluxo de trabalho, PyTorch é utilizado durante a fase de desenvolvimento e treino, enquanto as ferramentas relacionadas com TensorFlow podem ser utilizadas na implementação em ambientes de produção, consoante a plataforma de destino. No entanto, isto pode variar de acordo com o fluxo de trabalho específico e os requisitos do projeto.

Em alguns casos, é possível utilizar uma única estrutura ao longo de todo o pipeline, desde o treino até à implementação. Noutros, podem combinar-se várias ferramentas e formatos para satisfazer diferentes necessidades de implementação.

Principais conclusões#

PyTorch e TensorFlow são estruturas de aprendizagem automática amplamente utilizadas na ciência de dados e na visão computacional, e cada uma tem os seus pontos fortes. Em vez de escolher uma em detrimento da outra, a decisão costuma depender do que melhor se adapta ao teu fluxo de trabalho e às necessidades do projeto. Em muitos casos, utilizá-las em conjunto pode ajudar a criar sistemas de IA mais eficientes e escaláveis.

Visita a nossa comunidade e o nosso repositório no GitHub para saberes mais sobre IA. Explora aplicações como a IA na área da saúde e a visão computacional na indústria transformadora nas nossas páginas de soluções. Descobre as nossas opções de licenciamento e começa já a criar!